课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-ai-and-machine-learning-on-google-cloud
随着人工智能（AI）和机器学习（ML）日益成为各行业的核心技术，学习如何在实际应用中使用这些技术显得尤为重要。在这一背景下，我近期参加了Coursera上的课程：Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud，深感受益匪浅。在这篇文章中，我将分享我的学习体验和课程评测。
这门课程旨在帮助学员掌握Google Cloud上与人工智能和机器学习相关的工具以及产品，涵盖数据到AI的整个生命周期。从课程大纲来看，它分为几个模块，每个模块都有其独特的重点和实用的资源。
课程概述
首先，课程通过入门模块引导学员了解AI开发工具及课程结构，提供了AI框架的基础知识。这为后续的深入学习奠定了良好的基础。
AI基础
接下来，在AI基础模块中，课程详细介绍了Google Cloud的计算和存储基础设施，并展示了如何使用BigQuery ML构建机器学习模型。这一部分非常实用，尤其对那些刚接触数据科学的学员来说，更是帮助他们从数据分析转向AI发展的一次机会。
AI开发选项
在AI开发选项模块，课程对多种机器学习项目开发选项进行了比较，从无代码到低代码的解决方案（如AutoML）到自定义训练，这些信息帮助我更好地选择适合我技术水平与项目需求的工具，极大地提升了我的实践能力。
AI开发工作流
进一步地，AI开发工作流模块清晰地展示了机器学习工作流的各个环节，从数据准备到模型开发，直到在Vertex AI上进行模型服务。让我特别印象深刻的是如何将手动工作流转化为自动化管道，这在实际工作中将节省大量时间。
生成式AI
课程最后一个模块是生成式AI，介绍了这一AI技术的最新进展以及支持生成式AI的语言模型（LLMs）。生成式AI是目前AI领域的热门话题，学习相关的开发工具像Generative AI Studio和Model Garden，将让我在未来的开发中拥有更多的创新可能性。
总结
通过系统的学习，我对Google Cloud中的AI与机器学习有了更深入的理解，不仅掌握了理论知识，还有实践经验的积累。这个课程适合数据科学家、AI开发人员和机器学习工程师等各类人群，是资源丰富的学习选择。
总之，如果你想在人工智能和机器学习领域提升自己的技能，尤其是在Google Cloud平台上进行开发，那么这门课程绝对值得推荐！它将帮助你建立坚实的基础，深化理解，并启发实践应用。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/introduction-to-ai-and-machine-learning-on-google-cloud